Derniers articles pour Problèmes inverses

Cet article explore la résolution de problèmes inverses en utilisant des modèles et des techniques avancés.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité dans la résolution des problèmes inverses.

Une nouvelle méthode de régularisation améliore les reconstructions de l'activité électrique du cœur à partir des mesures de surface corporelle.

Cet article examine des méthodes pour évaluer la corrosion dans des objets enterrés sans excavation.

Une nouvelle approche combine la décomposition de domaine et les réseaux de neurones artificiels pour résoudre des problèmes complexes.

Une nouvelle méthode améliore la reconstruction d'images dans des données médicales bruyantes.

Explorer l'impact du principe de continuation unique sur le comportement des ondes dans les matériaux conducteurs.

Une nouvelle méthode améliore les estimations des paramètres dans les problèmes inverses affectés par du bruit.

Explorer l'intégration du deep learning avec des méthodes bayésiennes pour améliorer l'estimation des données.

Cet article parle des techniques de modélisation pour analyser la croissance des tumeurs et leur détection précoce.

Optimiser les méthodes de sélection de données pour résoudre des problèmes inverses en sciences et ingénierie.

Explorer le monde fascinant des AGN et de leurs jets.

ProxSkip accélère le traitement d'images dans les problèmes inverses tout en gardant la qualité.

La guidance de diffusion par ensemble Kalman propose une nouvelle façon de résoudre des problèmes inverses complexes.

Une nouvelle méthode mélange des techniques numériques avec des réseaux de neurones pour résoudre des équations complexes.

Une plongée profonde dans les opérateurs biharmoniques et leur rôle dans les problèmes inverses.

Découvre comment les PINNs améliorent les prévisions dans l'analyse des circuits électriques.

Combiner des techniques pour une meilleure précision dans la prédiction des propriétés mécaniques des matériaux.

Découvre comment l'optimisation à deux niveaux gère efficacement les problèmes inverses complexes.

Une étude sur la gestion des erreurs dans les problèmes inverses affectés par le bruit.

Explore comment les RFMs transforment la génération d'images dans les domaines créatifs.

Découvrez comment l'optimisation des mesures transforme le traitement d'images pour des résultats plus clairs.

Explore comment les équations de diffusion fractionnaire expliquent les mouvements complexes des particules.

DAWN-SI améliore les solutions aux problèmes inverses en s'attaquant au bruit et à l'incertitude.

Un coup d'œil sur le comportement et les applications des oscillateurs harmoniques couplés.

Utiliser l'IA pour relever des défis dans la conception de matériaux anisotropes.

Apprends comment le transport optimal influence la logistique, la science des données et les applications du quotidien.

Découvre l'importance de l'équation de Helmholtz fractionnaire dans le comportement des ondes.

Une nouvelle méthode améliore les résultats dans la résolution de problèmes inverses complexes en utilisant des modèles de diffusion.

Les réseaux de neurones restaurent la clarté dans des problèmes inverses difficiles dans différents domaines.

Découvrez comment les fonctions de poids de Carleman aident à gérer efficacement des systèmes complexes.

CA-DPS apporte un nouvel espoir pour résoudre les problèmes inverses en imagerie.